公开(公告)号：CN117150767A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311112981.4

申请日：2023-08-29

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 刘潇鹏 ,  孙志豪 ,  徐良骥 ,  张坤 ,  曹宗友 ,  刘增波 ,  桂智琛 ,  胡朋呈 ,  廉年刚

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/10 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供一种基于加权分段赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法及系统，涉及煤矿开采技术领域，包括将实测数据进行坐标转换获得转化数据，将转化数据按要求分为数据集A和B，然后将数据集A和B带入概率积分法预计模型，进行参数反演，获得两套反演参数并分别带入概率积分法预计模型，获取数据集A对应的W(x)A和W(y)A，数据集B对应的W(x)B和W(y)B，将W(x)A与W(x)B、W(y)A与W(y)B分别进行加权计算后可得W(x)预和W(y)预，并经过计算得W(x,y)预，用于进行沉陷预计；本发明提供的方法，可有效避免传统概率积分法预计模型存在边界收敛过快的缺陷。